Аналітика великих даних у прогнозуванні масштабів тіньової економіки та її впливу на макрофінансову стабільність

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена зростанням масштабів тіньової економіки, яка формує суттєві виклики для макрофінансової стабільності через недоотримання податкових доходів, посилення боргового навантаження, інфляційний тиск й ослаблення ефективності монетарної політики. У сучасних умовах традиційні статистичні методи не забезпечують достатньої точності оцінювання прихованих процесів, що підвищує потребу у використанні нових інструментів прогнозування та контролю. Мета статті полягає в з’ясуванні потенціалу застосування аналітичних інструментів великих даних для прогнозування масштабів тіньової економіки та виявлення її впливу на основні показники макрофінансової стабільності. Методологія дослідження ґрунтується на поєднанні системного та порівняльного підходів із використанням економетричного моделювання, аналізу макроекономічних дисбалансів, технологій обробки великих даних й алгоритмів машинного навчання. Досліджено практику застосування цифрової аналітики у країнах Європейського Союзу, Великій Британії та Україні, що дозволило узагальнити досвід інтеграції різнорідних джерел даних у процеси економічного управління. Результати. Встановлені основні канали впливу тіньової економіки на макрофінансову стабільність, зокрема фіскальний, борговий, монетарний і зовнішньоекономічний. Виявлено, що використання великих даних підвищує об’єктивність оцінок тіньового сектору, дозволяє оперативно виявляти аномалії у фінансових, податкових потоках та формує основу для більш ефективної детінізаційної політики. Висновкидослідження підтверджують, що використання великих даних у сфері оцінювання тіньової економіки сприяє розширенню податкової бази, зменшенню боргового тиску, пом’якшенню інфляційних дисбалансів і підвищенню ефективності монетарної політики. Доведено, що зниження масштабів тіньового сектору є необхідною умовою для зміцнення стійкості фінансової системи та зростання довіри до економічних інститутів. Перспективи подальших досліджень полягають у розробленні адаптивних моделей прогнозування на основі поєднання класичних макроекономічних індикаторів і цифрових слідів, у вивченні впливу криптовалютного сектору на фінансову безпеку, а також у формуванні механізмів міжнародної координації політики детінізації.